天然金刚石刀具可以刃磨出非常锋利的切削刃,在精密和超精密加工技术中占有重要地位,但是其刃磨质量受到多种因素影响。分析刀具刃磨过程产生的信号将有助于研究各因素对刀具刃磨质量的影响规律,为进一步精密刃磨提供技术支持,对于稳定刀具刃磨质量具有重要意义。本论文首先分析了影响金刚石刀具刃磨质量的关键工艺条件,总结了现有金刚石刀具刃磨机床的性能和周围环境特征。在现有机床上构建了由信号获取模块、图像采集模块、数据采集模块和电子计算机等组成的监测系统,监测金刚石刀具刃磨过程中的振动、声音及力信号。基于Matlab软件编制相应的数据处理程序,运用小波包分解和频谱分析的信号处理方法,分析该系统中采集的振动、声音及力信号对刀具刃磨过程的敏感性。试验结果表明振动信号对金刚石刀具刃磨过程最为敏感,在三者中最适合用于监测刀具刃磨过程。刃磨角度对金刚石刀具刃磨质量和效率有很大影响,传统定向方法不能满足刀具生产效率要求,同时因试验条件限制,目前也没有合适设备能够对金刚石刀具进行准确的晶体定向,因此将金刚石刀具旋转不同角度进行刃磨,监测刀具刃磨时的振动信号,并对振动信号进行功率谱密度和有效值计算,再将计算所得结果的拟合曲线斜率进行横向对比,以比较不同角度上的刃磨效率。试验结果表明该方法可以初步确定金刚石刀具的刃磨方向,进而为金刚石刀具晶体定向提供一种新的思路。刃磨量的控制对金刚石刀具刃磨质量有很大影响,现有机床的进给分辨率不能满足刃磨时对微小进给量的要求。因此设计了进给量细分试验,对每个细分的进给量进行刃磨振动信号监测和分析。结果表明可以用振动信号特征值来表征刀具实际刃磨进给量。在现有条件下,当其优化为10μm左右时对刀具刃磨质量比较有利。刀具退刀时机的掌握对刀具最终质量具有关键作用,因此将一把完好刀具进行刃磨,再在不拆卸刀具的情况下对其作出破损,监测两者刃磨时的振动信号,并通过频谱上小频带的合理划分对数据进行对比分析。研究结果表明刃磨过程中破损刀具振动信号整体能量较大,在高频段范围内,破损刀具振动信号能量幅值增加了将近一倍。该试验结果为刀具刃磨过程退刀时机的确定提供了理论依据。